目录 metrics 评价方法 TP , FP , TN , FN 概念 计算流程 Accuracy , Precision ,Recall Average Precision PR曲线 AP计算 Average Precision mAP 参考资料 metrics 评价方法 针对谁进行评价? 对于物体分类到某个类别的 预测结果 和 真实结果 的差距进行评价(二分类) 在多分类问题中,评价方法是逐个类计算的,不是所有类一起算!是只针对一个类算,每个类别有自己的指标值! 也就是对每个类别,预测结果

最近项目中需要用到一个手写键盘,我们使用了WPF的InkCanvas+InkAnalyer来开发. 按照文档,一般的代码写法如下: var analyzer = new InkAnalyzer(); analyzer.AddStrokes(strokes, Constants.ChsLanguageId); analyzer.SetStrokesType(strokes, StrokeType.Writing); var status = analyzer.Analyze(); if (stat

1.背景 前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用,其中提到使用-l eng参数来限定语言库,可以提高识别准确率及识别效率. 本文将针对某个网站的验证码进行样本训练,形成自己的语言库,来提高验证码识别率. 2.准备工具 tesseract样本训练有一个官方流程说明,https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract#run-tesseract-for-training,不过都是英文的,个人认为这

大家都说gabor做人脸识别是传统方法中效果最好的,这几天就折腾实现了下,网上的python实现实在太少,github上的某个版本还误导了我好几天,后来采用将C++代码封装成dll供python调用的方式,成功解决. 图像经多尺度多方向的gabor变换后,gabor系数的数目成倍上升,所以对gabor系数必须进行降维才能送至后续的SVM分类器.测试图像使用att_faces数据集(40种类型,每种随机选5张训练,5张识别),降维方式我测试了DCT.PCA两种变换方式,说实话,dct不怎么靠谱,居

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%   github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测.行人跟踪.甚至到了动态物体的跟踪.由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理.而且算法已经由以前的Adaboots.PCA等传统的统计

Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%(附源码) 转https://cloud.tencent.com/developer/article/1359073   11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 人脸识别的过程 人脸识别分类 DeepFace 1.DeepFace的基本框架 2. 验证 3. 实验评估 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集.人脸识别预处理.身份确认.身份查找等技术和系统.现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS

基于Python的开源人脸识别库:离线识别率高达99.38%——新开源的用了一下感受一下 原创 2017年07月28日 21:25:28 标签: 人脸识别 / 人脸自动定位 / 人脸识别开源库 / face-recog   该项目是要构建一款免费.开源.实时.离线的网络 app,支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员. 有了世界上最简单的人脸识别库,使用 Python 或命令行,即可识别和控制人脸. 该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据库基准(Lab

在该文章的两大创新点:一个是PReLU,一个是权值初始化的方法.下面我们分别一一来看. PReLU(paramter ReLU) 所谓的PRelu,即在 ReLU激活函数的基础上加入了一个参数,看一个图就明白了: 右边的图上多了一个参数吧,在负半轴上不再为0,而是一个可以学习的斜率.  很容易明白.实验结果显示该方法可以提高识别率. 权值初始化的方法: 对于文中的权值初始化问题:主要思想是跟随了"Xavier"的初始化的思想,研究了第一层layer的响应的 variance.下面的推导

本文是对tesseract-ocr 使用的进一步技术升级说明,使用默认的识别库识别率比较低怎么办? 不用着急,tesseract-ocr本身的工具中提供了使用你提供的素材进行人工修正以提高识别率的方法.下面我们就来看一下. 参考: http://my.oschina.net/lixinspace/blog/60124 1    下载并安装3.02版本的tesseract 2     如果你的训练素材是很多张非tiff格式的图片,首先要做的事情就是将这么图片合并(个人觉得素材越多,基本每个字母和数

最近项目中用到二维码图片识别,在python下二维码识别,目前主要有三个模块:zbar .zbarlight.zxing. 1.三个模块的用法: #-*-coding=utf-8-*- import os import logging import zbar from PIL import Image import zxing import random import zbarlight logger=logging.getLogger(__name__) if not logger.handl

最近的一个Android需要用到扫码功能,用的是Zxing开源库.Zxing的集成就不说了,但是Zxing默认的是横屏扫码,在实际生产中并不适用,需要改为竖屏扫描. 转竖屏步骤: 1>. AndroidManifest.xml中把activity标签CaptureActivity部分的screenOrientation改为portrait. android:screenOrientation="portrait" 2>. CameraManager类中的getFraming

java文字识别程序的关键是寻找一个可以调用的OCR引擎.tesseract-ocr就是一个这样的OCR引擎,在1985年到1995年由HP实验室开发,现在在Google.tesseract-ocr 3.0发布,支持中文.不过tesseract-ocr 3.0不是图形化界面的客户端,别人写的FreeOCR图形化客户端还不支持导入新的 3.0 traineddata.但这标志着,现在有自由的中文OCR软件了. java中使用tesseract-ocr3.01的步骤如下: 1.下载安装tessera

Python3.x:pytesseract识别率提高(样本训练) 1,下载并安装3.05版本的tesseract 地址:https://sourceforge.net/projects/tesseract-ocr/ 2,如果你的训练素材是很多张非tif格式的图片,首先要做的事情就是将这么图片合并(个人觉得素材越多,基本每个字母和数字都覆盖了训练出来的识别率比较好) 下载这个工具:VietOCR.NET-3.3.zip 地址:http://sourceforge.net/projects/viet

0.目标 很多特殊场景,原生的字库识别率不高,这时候就需要根据需求自己训练字库生成traineddata文件. 一.前期准备工作 1.安装jdk   用于运行jTessBoxEditor 2.安装jTessBoxEditor   用于调整图片上文字的内容和位置 3. 安装tesseract5.0 jdk下载地址:https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html jTessBox

 OCR(Optical character recognition) —— 光学字符识别,是图像处理的一个重要分支,中文的识别具有一定挑战性,特别是手写体和草书的识别,是重要和热门的科学研究方向.可惜国内的科研院所,基本没有几个高识别率的训练集——笔者联系过北京语言大学研究生一篇论文的作者,他们论文说有%90的正确识别率,结果只做了20个笔画简单的汉字(20/6753 = %0.3 常用简体汉字的千分之三),然后找了20个学生,各自手写了一遍.真的是为了论文而论文,而且很会选择样本(小而简单)

pytesseract 识别率低提升方法 一.跟换识别语言包 下载地址https://github.com/tesseract-ocr/tessdata 二.修改图片的灰度 from PIL import Image from PIL import ImageEnhance import pytesseract img = Image.open('sanyecao.jpg') img = img.convert('RGB') #这里也可以尝试使用L enhancer = ImageEnhance

前言 无论是在工作还是日常生活中,我们都会经常遇到,需要将一些纸质资料上的文字内容变成电子文档进行编辑.这个时候就需要拥有一款好用的手机扫描+OCR文字识别功能的应用了. 随着人工智能的兴起,我们都在追求让工作更简单化,而OCR识别技术的广泛应用也让从事文字工作的人更加轻松. 众所周知,OCR识别是扫描软件最核心的技术,那什么是OCR?引用维基百科的概念,OCR即是光学字符识别(Optical Character Recognition),是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面

上一篇文章,比较了三种算法实现对手写数字识别,其中,SVM和神经网络算法表现非常好准确率都在90%以上,本文章进一步探讨对神经网络算法优化,进一步提高准确率,通过测试发现,准确率提高了很多. 首先,改变之一: 先在初始化权重的部分,采取一种更为好的随机初始化方法,我们依旧保持正态分布的均值不变,只对标准差进行改动, 初始化权重改变前, def large_weight_initializer(self): self.biases = [np.random.randn(y, 1) for y in

项目地址:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 本文的模型使用了C++工具箱dlib基于深度学习的最新人脸识别方法,基于户外脸部数据测试库Labeled Faces in the Wild 的基准水平来说,达到了99.38%的准确率. dlib:http://dlib.net/ 数据测试库Labeled Faces in the Wild:http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/ 模型提

import cv2from PIL import Imagefrom pytesseract import pytesseractfrom PIL import ImageEnhanceimport reimport string def createFile(filePath,newFilePath): img = Image.open(filePath) # 模式L”为灰色图像,它的每个像素用8个bit表示,0表示黑,255表示白,其他数字表示不同的灰度. Img = img.conver

这里采用循环resize的方式,对二维码图像进行放缩. 识别到name(二维码结果)不为空,则立即退出循环 //循环识别 for (int i = 1;name.empty(); i++){ resize(mat, mat, Size(mat.cols*1.5, mat.rows*1.5)); name = QRCodeScanner::scanQRCode(0, mat); if (i >= 5 && name.empty()) name = "二维码识别失败"